Исследование рынка заведений общественного питания Москвы¶

В данном исследовании необходимо подготовить данные для анализа рынка Москвы, найти особенности, которые в будущем помогут в выборе подходящего инвесторам места. В ходе исследования будет анализироваться датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года. Информация носит исключительно справочный характер.

Описание данных:¶

  • name — название заведения;
  • address — адрес заведения;
  • category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;
  • hours — информация о днях и часах работы;
  • lat — широта географической точки, в которой находится заведение;
  • lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;
  • rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);
  • price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;
  • avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона, например:
    • «Средний счёт: 1000–1500 ₽»;
    • «Цена чашки капучино: 130–220 ₽»;
    • «Цена бокала пива: 400–600 ₽».
  • middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»:
    • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
    • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
    • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Средний счёт», то в столбец ничего не войдёт.
  • middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»:
    • Если в строке указан ценовой диапазон из двух значений, в столбец войдёт медиана этих двух значений.
    • Если в строке указано одно число — цена без диапазона, то в столбец войдёт это число.
    • Если значения нет или оно не начинается с подстроки «Цена одной чашки капучино», то в столбец ничего не войдёт.
  • chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым (для маленьких сетей могут встречаться ошибки):
    • 0 — заведение не является сетевым
    • 1 — заведение является сетевым
  • district — административный район, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;
  • seats — количество посадочных мест.

План работ:¶

Предобработка данных:

  • Импорт данных;
  • Обработка пропусков;
  • Удаление дубликатов;
  • Создание столбца street с названиями улиц из столбца с адресом;
  • Создание столбца is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7):
    • логическое значение True — если заведение работает ежедневно и круглосуточно;
    • логическое значение False — в противоположном случае.

Анализ данных

  • Исследовать количество объектов общественного питания по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее. Построение визуализации.
  • Исследовать количество посадочных мест в местах по категориям: рестораны, кофейни, пиццерии, бары и так далее. Построение визуализации.
  • Рассмотреть соотношение сетевых и несетевых заведений в датасете.
  • Определить топ-15 популярных сетей в Москве. Под популярностью понимается количество заведений этой сети в регионе.
  • Отобразить общее количество заведений и количество заведений каждой категории по районам.
  • Визуализировать распределение средних рейтингов по категориям заведений.
  • Построение фоновой картограммы (хороплет) со средним рейтингом заведений каждого района.
  • Отобразить все заведения датасета на карте с помощью кластеров средствами библиотеки folium.
  • Определить топ-15 улиц по количеству заведений.
  • Построение фоновой картограммы (хороплет) с полученными значениями для каждого района.

Дополнительный анализ данных

Детализация исследования по кофейням

Итоговые выводы

Презентация

Предобработка данных¶

Импорт библиотек и данных¶

In [1]:
! pip install folium

Requirement already satisfied: folium in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (0.14.0)
Requirement already satisfied: jinja2>=2.9 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.11.3)
Requirement already satisfied: numpy in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (1.21.5)
Requirement already satisfied: requests in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (2.27.1)
Requirement already satisfied: branca>=0.6.0 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from folium) (0.6.0)
Requirement already satisfied: MarkupSafe>=0.23 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from jinja2>=2.9->folium) (2.0.1)
Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2.0.4)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (2021.10.8)
Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (1.26.9)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in c:\users\kriul\anaconda3\lib\site-packages (from requests->folium) (3.3)
In [2]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import folium
from plotly import graph_objects as go
from folium import Map, Choropleth
from folium import Map, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
In [3]:
# загружаем JSON-файл с границами округов Москвы
state_geo = 'https://code.s3.yandex.net/data-analyst/admin_level_geomap.geojson'
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
In [4]:
try:
    data = pd.read_csv('moscow_places.csv')
except:
    data = pd.read_csv('moscow_places.csv')
    
display(data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8401 Суши Мания кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.670021 37.552480 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 86.0
8402 Миславнес кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.640875 37.656553 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 150.0
8403 Самовар кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648859 37.743219 3.9 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.0 NaN 0 150.0
8404 Чайхана Sabr кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0
8405 Kebab Time кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.598229 37.604702 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 12.0

8406 rows × 14 columns

Подготовка данных¶

In [5]:
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
In [6]:
# Проверка на пропуски
display(data.isna().sum())
#Добавляем информирование по процентам пропусков с тепловым обозначением
pd.DataFrame(round(data.isna().mean()*100,)).style.background_gradient('coolwarm')

name                    0
category                0
address                 0
district                0
hours                 536
lat                     0
lng                     0
rating                  0
price                5091
avg_bill             4590
middle_avg_bill      5257
middle_coffee_cup    7871
chain                   0
seats                3611
dtype: int64
Out[6]:
  0
name 0.000000
category 0.000000
address 0.000000
district 0.000000
hours 6.000000
lat 0.000000
lng 0.000000
rating 0.000000
price 61.000000
avg_bill 55.000000
middle_avg_bill 63.000000
middle_coffee_cup 94.000000
chain 0.000000
seats 43.000000

Вывод

В данных имеются пропуски:

  • Пропуски заменить на что-то логичное нет возможности, удалять данные пропуске нельзя, так как будет потерян значимый процент данных.
In [7]:
display(data.isna().sum())

name                    0
category                0
address                 0
district                0
hours                 536
lat                     0
lng                     0
rating                  0
price                5091
avg_bill             4590
middle_avg_bill      5257
middle_coffee_cup    7871
chain                   0
seats                3611
dtype: int64
In [8]:
# Проверка на явные дубликаты
display(data.duplicated().sum())

0
In [9]:
# Проверка на неявыне дубликаты
display(data['category'].nunique())
display(data['category'].unique().tolist())

8
['кафе',
 'ресторан',
 'кофейня',
 'пиццерия',
 'бар,паб',
 'быстрое питание',
 'булочная',
 'столовая']
In [10]:
display(data['name'].nunique())

5614
In [11]:
# Перевод в верхний регистр 
data['name'] = data['name'].str.upper()
# Удаление пробелов по краям
data['name'] = data['name'].str.strip()
In [12]:
data['name'] = data['name'].str.replace('Ё','Е')
In [13]:
display(data['name'].nunique())

5506

Вывод

После проверки явных и неявных дубликатов уменьшили кол-во уникальных названий заведений с 5614 до 5506 (т.е. удалили неявные дубли, которые могли бы внести корректировки в финальные результаты). Для итогового анализа нам не важно в каком регистре названия.

In [14]:
display(data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WOWФЛИ кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 ЧЕТЫРЕ КОМНАТЫ ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 ХАЗРИ кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 DORMOUSE COFFEE SHOP кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 ИЛЬ МАРКО пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8401 СУШИ МАНИЯ кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.670021 37.552480 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 86.0
8402 МИСЛАВНЕС кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.640875 37.656553 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 150.0
8403 САМОВАР кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648859 37.743219 3.9 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.0 NaN 0 150.0
8404 ЧАЙХАНА SABR кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0
8405 KEBAB TIME кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.598229 37.604702 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 12.0

8406 rows × 14 columns

Добавление столбцов¶

In [15]:
# Создание столбца street с названиями улиц из столбца с адресом;

data['street'] = data['address'].apply(
    lambda x: x.split(',')[1].strip()
)
In [16]:
display(data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
0 WOWФЛИ кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN улица Дыбенко
1 ЧЕТЫРЕ КОМНАТЫ ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0 улица Дыбенко
2 ХАЗРИ кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0 Клязьминская улица
3 DORMOUSE COFFEE SHOP кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица Маршала Федоренко
4 ИЛЬ МАРКО пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 Правобережная улица
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8401 СУШИ МАНИЯ кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.670021 37.552480 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 86.0 Профсоюзная улица
8402 МИСЛАВНЕС кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.640875 37.656553 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 150.0 Пролетарский проспект
8403 САМОВАР кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648859 37.743219 3.9 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.0 NaN 0 150.0 Люблинская улица
8404 ЧАЙХАНА SABR кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0 Люблинская улица
8405 KEBAB TIME кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.598229 37.604702 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 12.0 Россошанский проезд

8406 rows × 15 columns

In [17]:
# Создание столбца is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7)
data['is_24/7'] = data['hours'].apply(
    lambda x: True if x == 'ежедневно, круглосуточно' 
    else False
)
In [18]:
display(data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
0 WOWФЛИ кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN улица Дыбенко False
1 ЧЕТЫРЕ КОМНАТЫ ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0 улица Дыбенко False
2 ХАЗРИ кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0 Клязьминская улица False
3 DORMOUSE COFFEE SHOP кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица Маршала Федоренко False
4 ИЛЬ МАРКО пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 Правобережная улица False
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8401 СУШИ МАНИЯ кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.670021 37.552480 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 86.0 Профсоюзная улица False
8402 МИСЛАВНЕС кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.640875 37.656553 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 150.0 Пролетарский проспект False
8403 САМОВАР кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648859 37.743219 3.9 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.0 NaN 0 150.0 Люблинская улица True
8404 ЧАЙХАНА SABR кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0 Люблинская улица True
8405 KEBAB TIME кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.598229 37.604702 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 12.0 Россошанский проезд True

8406 rows × 16 columns

Вывод

Предобработка выполнена, столбцы добавлены

Анализ данных¶

Анализ кол-ва заведений по категориям¶

In [19]:
data_cat = (data.groupby('category').agg(count=('lat','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(data_cat)
category count
3 кафе 2378
6 ресторан 2043
4 кофейня 1413
0 бар,паб 765
5 пиццерия 633
2 быстрое питание 603
7 столовая 315
1 булочная 256
In [20]:
fig = px.bar(data_cat, x='category', y='count',text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout(title='Заведения по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Кол-во заведений')
fig.show()

Вывод

Наиболее популярные категории заведений в Москве - Кафе (2003) и Рестораны (1969), меньше всего - Столовая(306) и Булочная (249)

Анализ кол-ва посадочных мест по категориям¶

In [21]:
data.groupby('category')['seats'].median().sort_values(ascending=False)
Out[21]:
category
ресторан           86.0
бар,паб            82.5
кофейня            80.0
столовая           75.5
быстрое питание    65.0
кафе               60.0
пиццерия           55.0
булочная           50.0
Name: seats, dtype: float64
In [22]:
plt.figure(figsize=(15, 10))
fig = sns.violinplot(x='category', y='seats', data=data, palette='rainbow') 
fig.set_ylabel('Кол-во мест', fontsize=15)
fig.set_xlabel('Категория', fontsize=15)
fig.set_title('Кол-во посадочных мест по категориям', fontsize=15);
In [23]:
plt.figure(figsize=(15, 10))
fig = sns.stripplot(x='category', y='seats', data=data) 
fig.set_ylabel('Кол-во мест', fontsize=15)
fig.set_xlabel('Категория', fontsize=15)
fig.set_title('Кол-во посадочных мест по категориям', fontsize=15);
In [24]:
seats_med = data.groupby('category').agg(median=('seats','median')).reset_index().sort_values('median', ascending=False)
In [25]:
fig = px.bar(seats_med, x='category', y='median',text='median')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_yaxes(range=[40, 90])
fig.update_layout(title='Заведения по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Кол-во заведений'
                   )
fig.show()

Вывод

Наибольшее медианное значение у категории ресторан - 86 (выглядит логично в ресторане - стоять такая себе история), а вот наименьший показатель у категории булочная - 50 (логично тут много работает на вынос или просто перекусить часто можно и стоя)

Соотношение сетевых и несетевых заведений¶

In [26]:
# Посчитаем кол-во по группам и подготовим к визуализации
data_chain = (data.groupby('chain').agg(count=('lat','count')).reset_index())
data_chain['chain'] = data_chain['chain'].map({1: 'Сетевое', 0: 'Несетевое'})
display(data_chain)
chain count
0 Несетевое 5201
1 Сетевое 3205
In [27]:
fig = go.Figure(data=[go.Pie(values=data_chain['count'], labels=data_chain['chain'], pull = [0.1, 0])])
fig.update_layout(title='Соотношение сетевых и несетевых заведений',
                   uniformtext_mode='hide')
fig.show()

Вывод

В анализируемых данных больше всего несетевых заведений - 5201 или 61.9%

Исследование сетевых заведений¶

In [28]:
# Создадим данныне только по сетевым заведениям
chain_rest = data.query('chain == 1')
display(chain_rest)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
4 ИЛЬ МАРКО пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 Правобережная улица False
13 БУХАНКА булочная Москва, Базовская улица, 15, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.877007 37.504980 4.8 NaN NaN NaN NaN 1 180.0 Базовская улица False
19 ПЕКАРНЯ булочная Москва, Ижорский проезд, 5 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.887969 37.515688 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Ижорский проезд True
20 ЧЕБУРЕКИ МАНТЫ кафе Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.880287 37.448646 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 148.0 Правобережная улица False
23 БУХАНКА булочная Москва, Лобненская улица, 13к2 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.888421 37.527106 4.7 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Лобненская улица False
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8317 БЕСЕДКА кафе Москва, Кузьминская улица, 10 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.690691 37.787735 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Кузьминская улица False
8340 СЕМЕЙНЫЙ ОЧАГ ресторан Москва, Шоссейная улица, 13 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.688104 37.725197 4.3 средние Средний счёт:до 1000 ₽ 1000.0 NaN 1 98.0 Шоссейная улица False
8372 ЧАЙХАНА SABR ресторан Москва, улица Хлобыстова, 22 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.716361 37.813436 3.9 средние Средний счёт:150–350 ₽ 250.0 NaN 1 32.0 улица Хлобыстова False
8379 ЛАГМАН ХАУС кафе Москва, Новороссийская улица, 14, стр. 2 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.678772 37.759422 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 40.0 Новороссийская улица False
8404 ЧАЙХАНА SABR кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0 Люблинская улица True

3205 rows × 16 columns

In [29]:
chain_rest_cat = (chain_rest.groupby('category').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(chain_rest_cat)
category count
3 кафе 779
6 ресторан 730
4 кофейня 720
5 пиццерия 330
2 быстрое питание 232
0 бар,паб 169
1 булочная 157
7 столовая 88
In [30]:
fig = px.bar(chain_rest_cat, x='category', y='count',text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout(title='Сетевые заведения по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Кол-во заведений')
fig.show()
In [31]:
chain_rest_all = chain_rest_cat.merge(data_cat, how='inner', on='category')
chain_rest_all.columns = [ 'category', 'count_chain', 'count_all']
chain_rest_all['ratio'] = (chain_rest_all['count_chain']/chain_rest_all['count_all'] * 100).round(2)
chain_rest_all = chain_rest_all.sort_values('ratio', ascending=False)
display(chain_rest_all)
category count_chain count_all ratio
6 булочная 157 256 61.33
3 пиццерия 330 633 52.13
2 кофейня 720 1413 50.96
4 быстрое питание 232 603 38.47
1 ресторан 730 2043 35.73
0 кафе 779 2378 32.76
7 столовая 88 315 27.94
5 бар,паб 169 765 22.09
In [32]:
fig = px.bar(chain_rest_all, x='category', y='ratio',text='ratio')
fig.update_xaxes(tickangle=45)

fig.update_layout(title='Процент сетевых заведений по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Процент сетевых заведений'
                   )
fig.show()

Вывод

Наибольшее кол-во сетевых заведений относится к категориям: кофейня, ресторан, кафе (логично, так как на рынке много франшиз в этих категориях), самый же низкий показатель у столовых (сеть столовых - это интересно) Булочные пиццерии и кофейни чаще всего являются сетевыми (более 50% заведений - сетевые)

Топ-15 популярных сетей в Москве¶

In [33]:
rest_top = chain_rest.groupby('name').agg(count=('lat','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False).head(15)
display(rest_top)
name count
730 ШОКОЛАДНИЦА 120
335 ДОМИНО'С ПИЦЦА 76
331 ДОДО ПИЦЦА 74
146 ONE PRICE COFFEE 71
743 ЯНДЕКС ЛАВКА 69
58 COFIX 65
168 PRIME 50
665 ХИНКАЛЬНАЯ 44
411 КОФЕПОРТ 42
420 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ 39
629 ТЕРЕМОК 38
684 ЧАЙХАНА 37
268 БУХАНКА 32
39 COFEFEST 32
478 МУ-МУ 27
In [34]:
# Составим датасет по топ 15 сетевым заведениям
rest_top_data = data.merge(rest_top, how='inner', on='name')
display(rest_top_data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7 count
0 БУХАНКА булочная Москва, Базовская улица, 15, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.877007 37.504980 4.8 NaN NaN NaN NaN 1 180.0 Базовская улица False 32
1 БУХАНКА булочная Москва, Лобненская улица, 13к2 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.888421 37.527106 4.7 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Лобненская улица False 32
2 БУХАНКА булочная Москва, Юрловский проезд, 14, корп. 3 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.879131 37.613068 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Юрловский проезд False 32
3 БУХАНКА булочная Москва, проезд Шокальского, 33 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.882732 37.648054 4.2 средние Средний счёт:200–350 ₽ 275.0 NaN 1 NaN проезд Шокальского False 32
4 БУХАНКА булочная Москва, Полярная улица, 27, корп. 2 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 07:00–23:00 55.882158 37.636682 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 52.0 Полярная улица False 32
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
813 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ кафе Москва, улица Коровий Вал, 1А, стр. 1 Центральный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.729343 37.621895 4.3 средние Средний счёт:300–500 ₽ 400.0 NaN 1 250.0 улица Коровий Вал False 39
814 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ кафе Москва, Мичуринский проспект, вл27 Западный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.697745 37.500395 4.4 средние Средний счёт:500 ₽ 500.0 NaN 1 NaN Мичуринский проспект False 39
815 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ кафе Москва, улица 10-летия Октября, 9 Центральный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.725386 37.563071 4.4 средние Средний счёт:450–500 ₽ 475.0 NaN 1 8.0 улица 10-летия Октября False 39
816 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ кафе Москва, улица Кржижановского, 22, стр. 1 Юго-Западный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.677807 37.574186 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 100.0 улица Кржижановского False 39
817 КУЛИНАРНАЯ ЛАВКА БРАТЬЕВ КАРАВАЕВЫХ кафе Москва, улица Шаболовка, 29, корп. 2 Центральный административный округ ежедневно, 08:00–23:00 55.721686 37.610700 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 130.0 улица Шаболовка False 39

818 rows × 17 columns

In [35]:
rest_top_cat = (rest_top_data.groupby('category').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(rest_top_cat)
category count
4 кофейня 337
6 ресторан 186
5 пиццерия 152
3 кафе 100
1 булочная 25
2 быстрое питание 12
0 бар,паб 4
7 столовая 2
In [36]:
fig = px.bar(rest_top_cat, x='category', y='count',text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout(title='Топ 15 сетевых заведения по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Кол-во заведений')
fig.show()
In [37]:
fig = px.bar(rest_top, x='name', y='count',text='count')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout(title='Топ 15 сетевых заведения по сетям',
                   xaxis_title='Сеть',
                   yaxis_title='Кол-во заведений')
fig.show()

Вывод

Большая часть сетевых заведений относится к категории "Кофейня" и самая популярная сеть в данной категории - Шоколадница Самая малочисленная категория в сетевых - это столовая и бар,паб, что логично

Анализ по административным районам¶

In [38]:
print(data['district'].nunique())
print(data['district'].unique())

9
['Северный административный округ'
 'Северо-Восточный административный округ'
 'Северо-Западный административный округ'
 'Западный административный округ' 'Центральный административный округ'
 'Восточный административный округ' 'Юго-Восточный административный округ'
 'Южный административный округ' 'Юго-Западный административный округ']
In [39]:
data_dist = (data.groupby(['district','category']).agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(data_dist)
district category count
46 Центральный административный округ ресторан 670
43 Центральный административный округ кафе 464
44 Центральный административный округ кофейня 428
40 Центральный административный округ бар,паб 364
51 Юго-Восточный административный округ кафе 282
... ... ... ...
32 Северо-Западный административный округ бар,паб 23
39 Северо-Западный административный округ столовая 18
63 Юго-Западный административный округ столовая 17
49 Юго-Восточный административный округ булочная 13
33 Северо-Западный административный округ булочная 12

72 rows × 3 columns

In [40]:
fig = px.sunburst(data_dist, path=['district', 'category'], values='count')
fig.update_layout(title='Заведения по округам')

fig.show()

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

Неинформативно, но оставим для себя

In [41]:
fig = px.bar(data_dist, x='district', y='count', color='category', text=data_dist['count'])
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout( title='Категории заведений по округам',
                   xaxis={'categoryorder':'total descending'},
                   xaxis_title='Округ',
                   yaxis_title='Кол-во заведений',
                   width=1000, # указываем размеры графика
                   height=900,)

fig.show()

Вывод

Наибольшее количество заведений находится в Центральнов округе (больше всего там ресторанов - свойственно для более дорогого района и центра города, куда приезжают погулять). Меньше всего заведений в Северо-Западном округе. Интересное наблюдение что рестораны самая популярная категория только в центре и на Северо-Западе, в остальных округах наиболее популярны кафе.

Анализ по средним рейтингам¶

In [42]:
rating_mean = data.groupby('category', as_index=False)['rating'].mean().round(2).sort_values(by='rating', ascending=False)
rating_mean.columns = ['category', 'rating_mean']
rating_mean
Out[42]:
category rating_mean
0 бар,паб 4.39
5 пиццерия 4.30
6 ресторан 4.29
4 кофейня 4.28
1 булочная 4.27
7 столовая 4.21
3 кафе 4.12
2 быстрое питание 4.05
In [43]:
fig = px.bar(rating_mean, x='category', y= 'rating_mean',text='rating_mean')
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_yaxes(range=[4, 4.5])
fig.update_layout(title='Рейтинг оценок по категориям',
                   xaxis_title='Категория',
                   yaxis_title='Средняя оценка')
fig.show()
In [44]:
plt.figure(figsize=(15, 10))
fig = sns.violinplot(x='category', y='rating', data=data, palette='rainbow') 
fig.set_ylabel('Оценки', fontsize=15)
fig.set_xlabel('Категория', fontsize=15)
fig.set_title('Оценки по категориям', fontsize=15);

Вывод

Средняя оценка по всем категориям превышает 4, что выглядит довольно неплохо, но имеются выбросы. Усреднение - это хорошо но если смотреть по района то картина может быть разнообразна.

Карта по районам и рейтенгам заведений в них¶

In [45]:
distr_rating_mean = data.groupby('district', as_index=False)['rating'].mean().round(2).sort_values(by='rating', ascending=False)
distr_rating_mean.columns = ['district', 'rating_mean']
distr_rating_mean
Out[45]:
district rating_mean
5 Центральный административный округ 4.38
2 Северный административный округ 4.24
4 Северо-Западный административный округ 4.21
1 Западный административный округ 4.18
8 Южный административный округ 4.18
0 Восточный административный округ 4.17
7 Юго-Западный административный округ 4.17
3 Северо-Восточный административный округ 4.15
6 Юго-Восточный административный округ 4.10
In [46]:
# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=distr_rating_mean,
    columns=['district', 'rating_mean'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[46]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Самый высокий средний рейтинг заведений в центральном округе - ожидаемо. Самый низкий рейтинг в Юго-Восточном округе (там и заведений меньше чем в центральном и ресторанов, которые собирают высокие рейтинги тоже меньше).

Все анализируемые заведения¶

In [47]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
data.apply(create_clusters, axis=1)

# выводим карту
m
Out[47]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Топ улиц по кол-ву заведений¶

In [48]:
street_top = data.groupby('street').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False).head(15)
display(street_top)
street count
1090 проспект Мира 184
773 Профсоюзная улица 122
1087 проспект Вернадского 108
525 Ленинский проспект 107
523 Ленинградский проспект 95
373 Дмитровское шоссе 88
455 Каширское шоссе 77
298 Варшавское шоссе 76
524 Ленинградское шоссе 70
550 МКАД 65
547 Люблинская улица 60
1154 улица Вавилова 55
517 Кутузовский проспект 54
1309 улица Миклухо-Маклая 49
781 Пятницкая улица 48
In [49]:
street_top_cat = data.groupby(['street','category']).agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False)
display(street_top_cat)
street category count
2860 проспект Мира кафе 53
2863 проспект Мира ресторан 45
1380 МКАД кафе 45
2861 проспект Мира кофейня 36
1989 Профсоюзная улица кафе 35
... ... ... ...
1531 Моховая улица бар,паб 1
1533 Мукомольный проезд булочная 1
1534 Мукомольный проезд быстрое питание 1
1535 Мукомольный проезд пиццерия 1
3821 № 7 кафе 1

3822 rows × 3 columns

In [50]:
street_cat = street_top_cat.merge(street_top, how='inner', on='street')
street_cat.columns = ['street', 'category', 'count_cat', 'count_street']
street_cat = street_cat.sort_values('count_street', ascending=False)
display(street_cat)
street category count_cat count_street
0 проспект Мира кафе 53 184
2 проспект Мира кофейня 36 184
3 проспект Мира быстрое питание 21 184
4 проспект Мира бар,паб 12 184
5 проспект Мира пиццерия 11 184
... ... ... ... ...
91 Пятницкая улица кафе 7 48
95 Пятницкая улица быстрое питание 2 48
93 Пятницкая улица булочная 3 48
92 Пятницкая улица кофейня 6 48
94 Пятницкая улица пиццерия 3 48

111 rows × 4 columns

In [51]:
street_cat['street'].nunique()
Out[51]:
15
In [52]:
fig = px.sunburst(street_cat, path=['street', 'category'], values='count_cat')
fig.update_layout(title='Заведения по улицам')

fig.show()

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.
In [53]:
fig = px.bar(street_cat, x='street', y='count_cat', color='category', text=street_cat['count_cat'])
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout( title='Категории заведений по топ 15 улицам',
                   xaxis_title='Улица',
                   yaxis_title='Кол-во заведений',
                   width=1000, # указываем размеры графика
                   height=1000,)

fig.show()

Вывод

Больше всего заведений на проспекте Мира - длинная улица и много привлекательных для людей мест (ВДНХ, Аптекарский огород и много станций метро). Также интересно, что в топе присутствует МКАД - скорее всего попадание обусловленно именно протяженностью.

Улицы с одним заведением¶

In [54]:
street_all = data.groupby('street').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False)
display(street_all)
street count
1090 проспект Мира 184
773 Профсоюзная улица 122
1087 проспект Вернадского 108
525 Ленинский проспект 107
523 Ленинградский проспект 95
... ... ...
709 Павелецкая набережная 1
712 Панкратьевский переулок 1
716 Парусный проезд 1
717 Певческий переулок 1
1447 № 7 1

1448 rows × 2 columns

In [55]:
# Создадим данныне только по 1 заведению на улице
street_one = street_all.query('count == 1')
display(street_one)
street count
1421 улица Фотиевой 1
1418 улица Фадеева 1
1233 улица Кирпичные Выемки 1
1092 сад Эрмитаж 1
1220 улица Ивана Франко 1
... ... ...
709 Павелецкая набережная 1
712 Панкратьевский переулок 1
716 Парусный проезд 1
717 Певческий переулок 1
1447 № 7 1

458 rows × 2 columns

In [56]:
# Составим датасет по данным улицам и заведениям на них
street_one_data = data.merge(street_one, how='inner', on='street')
display(street_one_data)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7 count
0 ДОМ ОБЕДА столовая Москва, улица Бусиновская Горка, 2 Северный административный округ пн-пт 08:30–18:30; сб 10:00–20:00 55.885890 37.493264 4.1 средние Средний счёт:300–500 ₽ 400.0 NaN 0 180.0 улица Бусиновская Горка False 1
1 7/12 кафе Москва, Прибрежный проезд, 7 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.876805 37.464934 4.5 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Прибрежный проезд False 1
2 В ПАРКЕ ВКУСНЕЕ кофейня Москва, парк Левобережный Северный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 55.878453 37.460028 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN парк Левобережный False 1
3 COFFEEKALDI'S кофейня Москва, Угличская улица, 13, стр. 8 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.900316 37.570558 4.1 средние Средний счёт:500–800 ₽ 650.0 NaN 1 NaN Угличская улица False 1
4 ЧЕБУРЕЧНАЯ ИСТОРИЯ кофейня Москва, ландшафтный заказник Лианозовский Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.899845 37.570488 4.9 NaN NaN NaN NaN 1 NaN ландшафтный заказник Лианозовский False 1
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
453 МИРАЖ ресторан Москва, улица Шкулёва, 2А Юго-Восточный административный округ пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00–00:00 55.693340 37.746231 4.7 NaN NaN NaN NaN 0 90.0 улица Шкулёва False 1
454 WTFCOFFEE кофейня Москва, улица Артюхиной, 14/8с1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.699044 37.737790 4.4 средние NaN NaN NaN 0 NaN улица Артюхиной False 1
455 БЕСЕДКА кафе Москва, Кузьминская улица, 10 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.690691 37.787735 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN Кузьминская улица False 1
456 ЛАГМАН ХАУС кафе Москва, Новороссийская улица, 14, стр. 2 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.678772 37.759422 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 40.0 Новороссийская улица False 1
457 ПРАКТИКА КОФЕ кофейня Москва, Чонгарский бульвар, 26А, корп. 1 Юго-Западный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00 55.654289 37.600722 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 55.0 Чонгарский бульвар False 1

458 rows × 17 columns

In [57]:
street_data = (street_one_data.groupby('district').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(street_data)
district count
5 Центральный административный округ 145
3 Северо-Восточный административный округ 55
0 Восточный административный округ 52
2 Северный административный округ 52
8 Южный административный округ 43
6 Юго-Восточный административный округ 39
1 Западный административный округ 35
4 Северо-Западный административный округ 19
7 Юго-Западный административный округ 18
In [58]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=street_data,
    columns=['district', 'count'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Кол-во заведений по районам',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[58]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [59]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# создаём пустой кластер, добавляем его на карту
marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

# пишем функцию, которая принимает строку датафрейма,
# создаёт маркер в текущей точке и добавляет его в кластер marker_cluster
def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

# применяем функцию create_clusters() к каждой строке датафрейма
street_one_data.apply(create_clusters, axis=1)

# выводим карту
m
Out[59]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Больше всего улиц с 1-м заведением находится в центральном округе, скорее всего это вызвано тем, что в центре больше маленьких улочек/переулков и т.д и практически на каждой улице есть какое-то заведение.

Анализ среднего чека¶

In [60]:
avg_bill = data.groupby('district').agg(median=('middle_avg_bill','median')).reset_index().sort_values('median', ascending=False)

display(avg_bill)
district median
1 Западный административный округ 1000.0
5 Центральный административный округ 1000.0
4 Северо-Западный административный округ 700.0
2 Северный административный округ 650.0
7 Юго-Западный административный округ 600.0
0 Восточный административный округ 575.0
3 Северо-Восточный административный округ 500.0
8 Южный административный округ 500.0
6 Юго-Восточный административный округ 450.0
In [61]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=avg_bill,
    columns=['district', 'median'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг заведений по районам',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[61]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Наибольший средний чек зафиксирован в центральном и западном округах, за ними идет север и северо-запад. В целом видна небольшая зависимость от рейтинга округов (за исключением западного), но тут мы смотрели медиану, а на рейтинге - среднее.

Выводы этапа анализа¶

По итогам проведенного анализа, можно сказать что открытие кофейни выглядит логично, так как их много на рынке и можно подсмотреть фишки у конкурентов. Открытие кофейни будет стоить гораздо меньше, чем ресторан. Рейтинг у кофеен средний по категории. Ориентируясь на средние чеки логичнее открываться в западном округе (чек высокий, а аренда скорее всего дешевле чем в центре). Для кофеен нужно меньше посадочных мест чем для ресторанов и пабов.

Дополнительный анализ данных¶

Соотношение круглосуточных к обычным заведениям¶

In [62]:
# Посчитаем кол-во по группам и подготовим к визуализации
data_is_24 = (data.groupby(['category','is_24/7']).agg(count=('name','count')).reset_index())
data_is_24['is_24/7'] = data_is_24['is_24/7'].map({True: 'Круглосуточно', False: 'Обычно'})
display(data_is_24)
category is_24/7 count
0 бар,паб Обычно 713
1 бар,паб Круглосуточно 52
2 булочная Обычно 232
3 булочная Круглосуточно 24
4 быстрое питание Обычно 453
5 быстрое питание Круглосуточно 150
6 кафе Обычно 2111
7 кафе Круглосуточно 267
8 кофейня Обычно 1354
9 кофейня Круглосуточно 59
10 пиццерия Обычно 602
11 пиццерия Круглосуточно 31
12 ресторан Обычно 1908
13 ресторан Круглосуточно 135
14 столовая Обычно 303
15 столовая Круглосуточно 12
In [63]:
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=data_is_24['is_24/7'], values=data_is_24['count'], pull = [0.1, 0])])
fig.update_layout(
    title='Процент обычных и круглосуточных заведений')
fig.show()
In [64]:
fig = px.sunburst(data_is_24, path=['is_24/7','category'], values='count')
fig.update_layout(
    title='Категории обычных и круглосуточных заведений')

fig.show()

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

C:\Users\kriul\anaconda3\lib\site-packages\plotly\express\_core.py:1637: FutureWarning:

The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

Вывод

Круглосуточно и ежедневно работающих заведений меньше 10% от общего числа заведений.

Анализ категории цен¶

In [65]:
price_cat = (data.groupby('price').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(price_cat)
price count
3 средние 2117
1 выше среднего 564
0 высокие 478
2 низкие 156

Вывод

Больше всего заведений со средним ценником, самыми малочисленными являются заведения с низким ценником, что соответствует реальности для Московы.

In [66]:
data_dist_price = (data.groupby(['district','price']).agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(data_dist_price)
district price count
23 Центральный административный округ средние 666
20 Центральный административный округ высокие 271
21 Центральный административный округ выше среднего 240
15 Северо-Восточный административный округ средние 229
11 Северный административный округ средние 228
35 Южный административный округ средние 219
7 Западный административный округ средние 177
3 Восточный административный округ средние 169
31 Юго-Западный административный округ средние 168
27 Юго-Восточный административный округ средние 153
19 Северо-Западный административный округ средние 108
5 Западный административный округ выше среднего 68
33 Южный административный округ выше среднего 53
4 Западный административный округ высокие 51
8 Северный административный округ высокие 50
9 Северный административный округ выше среднего 47
13 Северо-Восточный административный округ выше среднего 41
29 Юго-Западный административный округ выше среднего 41
22 Центральный административный округ низкие 34
1 Восточный административный округ выше среднего 30
0 Восточный административный округ высокие 27
25 Юго-Восточный административный округ выше среднего 23
17 Северо-Западный административный округ выше среднего 21
14 Северо-Восточный административный округ низкие 21
28 Юго-Западный административный округ высокие 21
34 Южный административный округ низкие 21
12 Северо-Восточный административный округ высокие 18
10 Северный административный округ низкие 18
32 Южный административный округ высокие 18
2 Восточный административный округ низкие 18
26 Юго-Восточный административный округ низкие 15
30 Юго-Западный административный округ низкие 15
16 Северо-Западный административный округ высокие 14
6 Западный административный округ низкие 11
24 Юго-Восточный административный округ высокие 8
18 Северо-Западный административный округ низкие 3
In [67]:
fig = px.bar(data_dist_price, x='district', y='count', color='price', text=data_dist_price['count'])
fig.update_xaxes(tickangle=45)
fig.update_layout( title='Категории заведений по округам',
                  xaxis={'categoryorder':'total descending'},
                   xaxis_title='Округ',
                   yaxis_title='Кол-во заведений',
                   width=1000, # указываем размеры графика
                   height=900,)

fig.show()

Вывод

Больше всего заведений в центре среди которых заведений с низким ценником всего 34.

Детализируем исследование: открытие кофейни¶

In [68]:
coffe = data.query('category == "кофейня"')
display(coffe)
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
3 DORMOUSE COFFEE SHOP кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица Маршала Федоренко False
25 В ПАРКЕ ВКУСНЕЕ кофейня Москва, парк Левобережный Северный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 55.878453 37.460028 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN парк Левобережный False
45 9 BAR COFFEE кофейня Москва, Коровинское шоссе, 41, стр. 1 Северный административный округ пн-пт 08:00–18:00 55.885837 37.513422 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 46.0 Коровинское шоссе False
46 COFEFEST кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 6с1 Северный административный округ пн-пт 09:00–19:00 55.879934 37.492522 3.6 NaN NaN NaN NaN 1 NaN улица Маршала Федоренко False
52 COFIX кофейня Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.878531 37.479395 3.8 NaN NaN NaN NaN 1 NaN улица Дыбенко False
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
8356 НАЗИС ПУРИ кофейня Москва, Люблинская улица, 61 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.684103 37.738588 4.5 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Люблинская улица False
8365 КВАДРАТ КОФЕ кофейня Москва, Волгоградский проспект, 73, стр. 1 Юго-Восточный административный округ пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 09:00–21:30 55.709710 37.744450 4.2 NaN Цена чашки капучино:100–220 ₽ NaN 160.0 0 206.0 Волгоградский проспект False
8376 ШОКОЛАД ИМБИРЬ КОРИЦА кофейня Москва, Грайвороновская улица, 23 Юго-Восточный административный округ пн-пт 09:30–19:30 55.721213 37.740755 4.1 NaN NaN NaN NaN 0 NaN Грайвороновская улица False
8385 CAFIO кофейня Москва, Новохохловская улица, 49 Юго-Восточный административный округ пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 07:00–21:00 55.724357 37.716415 4.7 NaN Цена чашки капучино:80–120 ₽ NaN 100.0 0 NaN Новохохловская улица False
8400 ПРАКТИКА КОФЕ кофейня Москва, Чонгарский бульвар, 26А, корп. 1 Юго-Западный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00 55.654289 37.600722 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 55.0 Чонгарский бульвар False

1413 rows × 16 columns

In [69]:
print(coffe['name'].count())

1413
In [70]:
coffe_distr_data = (coffe.groupby('district').agg(count=('name','count')).reset_index().sort_values('count', ascending=False))
display(coffe_distr_data)
district count
5 Центральный административный округ 428
2 Северный административный округ 193
3 Северо-Восточный административный округ 159
1 Западный административный округ 150
8 Южный административный округ 131
0 Восточный административный округ 105
7 Юго-Западный административный округ 96
6 Юго-Восточный административный округ 89
4 Северо-Западный административный округ 62
In [71]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=coffe_distr_data,
    columns=['district', 'count'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Расположение кофеен',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[71]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Всего в датасете присутствует 1398 кофеен. Самым популярным местом для кофеен является центральный округ, меньше всего кофеен на северо-западе. То что в центре много кофеен обуславливается офисами, большим потоком людей и мест для прогулок (а так же для красивых и "деловых" фоточек с кофе).

In [72]:
coffe_is_24 = (coffe.groupby(['category','is_24/7']).agg(count=('name','count')).reset_index())
coffe_is_24['is_24/7'] = coffe_is_24['is_24/7'].map({True: 'Круглосуточно', False: 'Обычно'})
display(coffe_is_24)
category is_24/7 count
0 кофейня Обычно 1354
1 кофейня Круглосуточно 59
In [73]:
fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=coffe_is_24['is_24/7'], values=coffe_is_24['count'], pull = [0.1, 0])])
fig.update_layout(
    title='Процент обычных и круглосуточных заведений')
fig.show()

Вывод

Круглосуточно работает всего 59 или 4.22% кофеен. Кто будет пить кофе ночью? А за электричество и за ночные смены кто будет платить?

In [74]:
coffe_dist_rating = coffe.groupby('district', as_index=False)['rating'].mean().round(2).sort_values(by='rating', ascending=False)
coffe_dist_rating.columns = ['district', 'rating_mean']
coffe_dist_rating
Out[74]:
district rating_mean
5 Центральный административный округ 4.34
4 Северо-Западный административный округ 4.33
2 Северный административный округ 4.29
0 Восточный административный округ 4.28
7 Юго-Западный административный округ 4.28
6 Юго-Восточный административный округ 4.23
8 Южный административный округ 4.23
3 Северо-Восточный административный округ 4.22
1 Западный административный округ 4.20
In [75]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=coffe_dist_rating,
    columns=['district', 'rating_mean'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг кофеен по районам',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[75]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Рейтинг самый высокий у кофеен в центр (логично их там больше и посетителей больше). Но зависимости между остальными районами и рейтингом особо не прослеживается (делайте хороший кофе и будут хорошие отзывы, но это не точно...)

In [76]:
avg_bill_coffe = coffe.groupby('district').agg(mean=('middle_coffee_cup','mean')).reset_index().sort_values('mean', ascending=False).round(2)

display(avg_bill_coffe)
district mean
1 Западный административный округ 189.94
5 Центральный административный округ 187.52
7 Юго-Западный административный округ 184.18
0 Восточный административный округ 174.02
2 Северный административный округ 165.79
4 Северо-Западный административный округ 165.52
3 Северо-Восточный административный округ 165.33
8 Южный административный округ 158.49
6 Юго-Восточный административный округ 151.09
In [77]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=avg_bill_coffe,
    columns=['district', 'mean'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средняя цена чашки кофе',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[77]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
In [78]:
median_bill_coffe = coffe.groupby('district').agg(median=('middle_coffee_cup','median')).reset_index().sort_values('median', ascending=False).round(2)

display(median_bill_coffe)
district median
7 Юго-Западный административный округ 198.0
5 Центральный административный округ 190.0
1 Западный административный округ 189.0
4 Северо-Западный административный округ 165.0
3 Северо-Восточный административный округ 162.5
2 Северный административный округ 159.0
8 Южный административный округ 150.0
6 Юго-Восточный административный округ 147.5
0 Восточный административный округ 135.0
In [79]:
# moscow_lat - широта центра Москвы, moscow_lng - долгота центра Москвы
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423

# создаём карту Москвы
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

# создаём хороплет с помощью конструктора Choropleth и добавляем его на карту
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=median_bill_coffe,
    columns=['district', 'median'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='YlGnBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианная цена чашки кофе',
).add_to(m)

# выводим карту
m
Out[79]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Вывод

Самые высокие цены на кофе в центральном, западном и юго-западном округах. Более логично ориентироваться на медианное значение цены в рамках защиты от выблосов. При открытии кофейни стоит ориентироваться на чек в районе и для начал в рамках создания конкуренции снизить его, а потом постепенно наращивать и выходить на средний по округу или кайону (в случае если будут данные в детализации по районам).

Выводы этапа анализа кофеен¶

Не стоит открывать круглосуточную кофейню, так как это принесет лишние затраты, а кофе по ночам пьют мало людей. Наиболее логичным выглядит открытие кофейни на западе, средний рейтинг ниже чем в центре (можно составить конкуренцию если давать хорошее качество и интересные предложения, а также работать с клиентом), при этом ценник за чашку находится на уровне центра, следовательно имеется потенциал хорошей прибыли, так как скорее всего цена аренды помещения на западе ниже, но для подтверждения этой гепотезы нужно расширить данные.

Выводы и рекомендации¶

Вывоы

В процессе анализа были исследованы данные по заведениям Москвы ('кафе', 'ресторан', 'кофейня', 'пиццерия', 'бар,паб', 'быстрое питание', 'булочная', 'столовая'). После очистки и предварительной обработки данных для анализа была взята информация по 7870 заведений. Юыли добавлены столбцы street с названиями улиц из столбца с адресом и is_24/7 с обозначением, что заведение работает ежедневно и круглосуточно (24/7). В анализируемых данных по категориям было соедующее распределение:

  • кафе 2003
  • ресторан 1969
  • кофейня 1398
  • бар,паб 747
  • пиццерия 628
  • быстрое питание 570
  • столовая 306

  • булочная 249

  • По результатам анализ распределения посадочных мест было определено, чтор наибольшее медианное значение у категории ресторан - 86 (выглядит логично в ресторане все сидят), а вот наименьший показатель у категории булочная - 50 (логично тут много работает на вынос или просто перекусить часто можно и стоя).

  • В исследуемых данных имеется распределение на Несетевое заведение - 4781 и Сетевое - 3089. Наибольшее кол-во сетевых заведений относится к категориям: кофейня, ресторан, кафе (логично, так как на рынке много франшиз в этих категориях), самый же низкий показатель у столовых. Для сетевых заведений большая часть относится к категории "Кофейня" и самая популярная сеть в данной категории - Шоколадница. Самая малочисленная категория в сетевых - "быстрое питание" и самая большая сеть там - "Крошка картошка".

  • В анализируемых данных представлена информация по 9 округам ('Северный административный округ' 'Северо-Восточный административный округ' 'Северо-Западный административный округ' 'Западный административный округ' 'Центральный административный округ' 'Восточный административный округ' 'Юго-Восточный административный округ' 'Южный административный округ' 'Юго-Западный административный округ')

  • Наибольшее количество заведений находится в Центральнов округе (больше всего там ресторанов - свойственно для более дорогого района и центра города, куда приезжают погулять). Меньше всего заведений в Северо-Западном округе. Интересное наблюдение что рестораны самая популярная категория только в центре и на Северо-Западе, в остальных округах наиболее популярны кафе.
  • Средняя оценка по всем категориям заведений превышает 4, что выглядит довольно неплохо, но имеются выбросы. Усреднение - это хорошо но если смотреть по района то картина может быть разнообразна.
  • Больше всего заведений на проспекте Мира - длинная улица и много привлекательных для людей мест (ВДНХ, Аптекарский огород и много станций метро). Также интересно, что в топе присутствует МКАД - скорее всего попадание обусловленно именно протяженностью.
  • Наибольший средний чек зафиксирован в центральном и западном округах, за ними идет север и северо-запад. В целом видна небольшая зависимость от рейтинга округов (за исключением западного), но тут мы смотрели медиану, а на рейтинге - среднее.
  • Отдельно была проанализированна категория "кофейня", всего в датасете присутствует 1398 кофеен. Самым популярным местом для кофеен является центральный округ, меньше всего кофеен на северо-западе. То что в центре много кофеен обуславливается офисами, большим потоком людей и мест для прогулок (а так же для красивых и "деловых" фоточек с кофе). Круглосуточно работает всего 59 или 4.22% кофеен. Рейтинг самый высокий у кофеен в центр (логично их там больше и посетителей больше). Но зависимости между остальными районами и рейтингом особо не прослеживается.

Рекомендации

  • По итогам проведенного анализа, можно сказать что открытие кофейни выглядит логично, так как их много на рынке и можно подсмотреть фишки у конкурентов. Открытие кофейни будет стоить гораздо меньше, чем ресторан. Рейтинг у кофеен средний по категории. Ориентируясь на средние чеки логичнее открываться в западном округе (чек высокий, а аренда скорее всего дешевле чем в центре). Для кофеен нужно меньше посадочных мест чем для ресторанов и пабов.
  • Не стоит открывать круглосуточную кофейню, так как это принесет лишние затраты, а кофе по ночам пьют мало людей. Наиболее логичным выглядит открытие кофейни на западе, средний рейтинг ниже чем в центре (можно составить конкуренцию если давать хорошее качество и интересные предложения, а также работать с клиентом), при этом ценник за чашку находится на уровне центра, следовательно имеется потенциал хорошей прибыли, так как скорее всего цена аренды помещения на западе ниже, но для подтверждения этой гепотезы нужно расширить данные.
  • Для более углубленного анализа, было бы неплохо получить данные в детализации по районам, а также данные по площади и чене аренды помещений, чтобы понимать стоит ли открывать заведение в том или ином районе и будет ли прибыль в итоге.

Презентация: https://cloud.mail.ru/public/BuFM/mkfvzLYTS

Презентация 2: https://cloud.mail.ru/public/gXkv/AD4BXcXYf